Engineering

189 posts in engineering

1

Part 1 — AI 工程從零開始｜Phase 1 Part 1：線性代數與微積分 — AI 演算法直覺

從工程師視角掌握 AI 必備的線性代數與微積分直覺：向量、矩陣、梯度下降、反向傳播背後的數學原理，附 ASCII 架構圖與面試答題要點

·23 min
1

Part 1 — FDE core topic - Context Management：Token 預算管理與上下文修剪策略

深入解析 LLM 有限上下文視窗的管理策略，涵蓋 Token 預算分配、滑動視窗截斷、階層式摘要壓縮與工具輸出修剪，幫助你在面試中展現生產級 AI 系統設計能力。

·18 min
1

Part 1 — FDE 面試準備指南（一）：RAG 完全解析

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，解析 FDE 面試中 RAG 最高頻考題，包含核心架構、Chunk 策略、幻覺改善、Hybrid Search 與實戰建議

·12 min
1

Part 1 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（一）：基礎核心概念與技術棧

深入解析 AI FDE 角色所需的核心技術基礎，包含 Python 生態系統、深度學習框架、大語言模型基礎與提示工程技術

·12 min
1

Part 1 — 購物車系統的高並發改造（一）：Virtual Threads、HikariCP 與 Redis 快取三管齊下

深入剖析一個真實 Spring Boot 購物車系統如何從「默認設定」升級到能承受 C10K 的生產級高並發架構：JDK 21 Virtual Threads、HikariCP 連線池調校、Redis 分層快取設計，以及升級到 Spring Boot 3.2 過程中的關鍵踩坑。

·30 min
1

Part 1 — CrewAI 完全指南（一）：入門與核心概念——用多 Agent 協作解決複雜問題

從零開始學 CrewAI：什麼是多 Agent 協作框架、為什麼需要它、核心四大元件（Agent、Task、Crew、Tool）的詳細說明，以及你的第一個 CrewAI 應用程式。

·20 min
1

Part 1 — 如何衡量 AI 的準確度（一）：分類與回歸任務的基礎評估指標

AI 準確度不是一個數字就能說清楚的。本文從分類與回歸任務出發，介紹 Precision、Recall、F1-Score、RMSE 等核心指標，幫助你建立客觀評估 AI 模型的基礎框架。

·12 min
1

Part 1 — RAG 完全指南（一）：基礎概念與你的第一個 RAG 系統

從零開始理解 RAG（Retrieval-Augmented Generation）：為什麼 LLM 需要外部知識、RAG 的核心架構是什麼，以及如何用 Python 實作一個最基本的 RAG pipeline。

·20 min
1

Part 1 — Crypto Quantitative Trading Part 1: Fundamentals and Essential Concepts

Comprehensive guide to crypto quantitative trading fundamentals. Explore market microstructure, data sources, technical indicators, and statistical analysis. Build production-ready data pipelines for Bitcoin and Ethereum with Python, pandas, and ccxt.

·25 min
1

Part 1 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 1): Horizontal Pod Autoscaler

Part 1 of the Kubernetes Autoscaling series: Deep dive into Horizontal Pod Autoscaler (HPA) approaches, comparing resource-based, custom metrics, external metrics, and event-driven autoscaling with KEDA. Learn when to use each approach with real-world examples and production best practices.

·28 min
1

Part 1 — Kubernetes 完整指南（一）：基礎概念與架構詳解

深入淺出介紹 Kubernetes 容器編排平台，涵蓋核心概念、架構設計、元件功能、與 Docker 的關係，以及完整的安裝配置教學。從零開始掌握 K8S 基礎知識。

·60 min
1

Part 1 — Docker 完整指南（一）：基礎概念與入門教學

全面介紹 Docker 容器技術的基礎概念，包含虛擬化原理、Docker 架構、核心元件，以及實用的安裝與配置教學。從零開始學習 Docker 容器化技術。

·50 min
2

Part 2 — AI 工程從零開始｜Phase 1 Part 2：機率與統計 — 不確定性的數學語言

從工程師視角掌握 AI 必備的機率論與統計直覺：貝葉斯定理、最大概似估計、資訊理論、分佈假設背後的設計決策

·23 min
2

Part 2 — FDE core topic - Memory Architecture：Agent 階層式記憶體設計

深入解析 Agent 三層記憶體架構（Episodic / Semantic / Procedural），涵蓋寫入模式、ANN 檢索、遺忘機制與企業級 RBAC 設計。

·18 min
2

Part 2 — FDE 面試準備指南（二）：Agent System Design

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，解析 FDE 面試中 Agent 系統設計考題，包含 ReAct 架構、Multi-Agent 判斷邏輯、失控防禦設計、MCP 協定與 Google ADK 定位

·14 min
2

Part 2 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（二）：多智慧體系統與框架實戰

深入探討多智慧體系統架構設計，包含 LangGraph、CrewAI 框架實作，以及 Model Context Protocol (MCP) 的企業級應用

·15 min
2

Part 2 — 購物車系統的高並發改造（二）：Redisson 分散式鎖、讀寫分離路由與 Docker HA 水平擴展

高並發購物車系列第二篇：深入剖析 Redisson 分散式鎖如何防止超賣與重複下單、AbstractRoutingDataSource + LazyConnectionDataSourceProxy 的讀寫分離路由設計細節（含 @Transactional 的坑），以及 Nginx + MySQL 主從複製的 Docker HA 生產架構。

·32 min
2

Part 2 — CrewAI 完全指南（二）：三個真實場景實戰——競情分析、程式碼審查、客服自動化

CrewAI 不只是玩具：用三個完整的生產級範例說明如何建立競爭對手情報分析系統、自動化程式碼審查流程、以及智慧客服分類與回覆系統，包含工具整合與 Hierarchical Process 實作。

·35 min
2

Part 2 — 如何衡量 AI 的準確度（二）：大型語言模型（LLM）的評估方法

LLM 的輸出沒有唯一標準答案，該怎麼客觀評估？本文介紹 BLEU、ROUGE、Perplexity、BERTScore 及 LLM-as-a-Judge 等方法，幫助你從多個維度評估語言模型的真實能力。

·15 min
2

Part 2 — RAG 完全指南（二）：Chunking 策略與向量資料庫選型

深入探討 RAG 系統的兩個核心基礎：如何切塊才能保留語意完整性，以及如何選擇適合的向量資料庫。包含五種 Chunking 策略比較與主流向量 DB 的實測比較。

·25 min
2

Part 2 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（二）：三條路線的實作步驟與範例程式碼

深入實作：分別用 Claude Code + AGENTS.md、Gemini CLI 與 LangGraph 建立 AI 顧問 Agent 團隊。包含完整設定步驟、System Prompt 設計、範例程式碼與關鍵注意事項。

·30 min
2

Part 2 — Crypto Quantitative Trading Part 2: Advanced Strategies and Backtesting Framework

Advanced guide to cryptocurrency trading strategy development and backtesting. Implement multiple strategy types, build robust backtesting frameworks, apply proper risk management, and evaluate performance with industry-standard metrics. Complete with Python implementations.

·28 min
2

Part 2 — Kubernetes Autoscaling Complete Guide (Part 2): Cluster Autoscaling & Cloud Providers

Part 2 of the Kubernetes Autoscaling series: Comprehensive guide to cluster-level autoscaling covering Cluster Autoscaler, Karpenter, cloud provider-specific solutions (EKS, GKE, AKS), and emerging technologies for intelligent node provisioning and cost optimization.

·32 min
2

Part 2 — Kubernetes 完整指南（二）：核心資源與 kubectl 實戰操作

深入探討 Kubernetes 核心資源對象，包含 Pod、Deployment、Service、Ingress、Volume 等完整操作指南，搭配大量 kubectl 指令範例與 YAML 配置，從基礎到實戰全面掌握。

·70 min
2

Part 2 — Docker 完整指南（二）：指令大全與實務操作

完整的 Docker 指令參考手冊，涵蓋容器管理、映像操作、網路配置、資料卷管理等實務操作，配合大量範例與表格說明，從基礎到進階全面掌握 Docker CLI。

·60 min